论文翻译：2018_Artificial Bandwidth Extension with Memory Inclusion using Semi-supervised Stacked Auto-encoders

只管Waymo已经在开放途径上积聚凌驾10 Million Miles，Waymo的工程师们依然发现有屡见不鲜的新自动驾驶场景待处置惩罚。

1、自动驾驶长尾场景举例

场景一：一个骑自行车的人手中拿着一个Stop Sign标识牌。我们不知道它何时会举起标识牌。无人车必需明白这类场景，纵然他举起了Stop Sign标识牌，自动驾驶汽车也不应该停下来。

场景二: 迎面而来的车辆上装载的塑料管子撒了一地，自动驾驶汽车必需学会应对这类突发状况，而且避开它们对无人车行驶的影响。

场景三：由于途径施工等要素，路面充满锥桶。无人车必需正确辨认这些场景，在充满路面锥桶的场景下完成合理驾驶。

场景四：路口绿灯，无人车拥有路权，虽然我们的无人车先抵达路口，但必需为稍后抵达的特种车辆让行。

场景五： 路口绿灯，无人车预备左转，碰到闯红灯高速经由过程的社会车辆，无人车须要辨认这类场景，并实时泊车躲避违规车辆。

2、自动驾驶中心模块-Perception, Prediction和Planning

Perception、Prediction和Planning模块是自动驾驶的中心模块，每一个模块都存在巨大的应战。

2.1 Perception

Perception输入：传感器(激光雷达)输入信息以及场景的先验信息。

Perception输出：途径交通对象(行人、车辆等)，对途径场景的语义支解和明白。

Perception自身是一个异常庞杂、高难度的问题，它必需能够辨认种种形态万千、差别品种的对象。比以下左一图，一群衣着恐龙服的行人，感知必需能够正确辨认它们。

雷同的物体在差别的时候、差别的时节它们的表面表现也会有很大的差别，这会对Perception带来巨大应战。

种种庞杂场景的支解明白难度极高。以下图左一：一个搬着箱子的人；下图左三：骑马的人。Perception必需能够正确的支解辨认这些场景，而不会由于遮挡致使涌现辨认的毛病。

2.2 Prediction

Perception对检测到的物体举行下一步行动的展望，以辅佐自动驾驶车辆举行合理的行动决议设计。

Perception要斟酌物体的汗青行动，比方车辆不会在短时候内完成90度的转弯，因而我们能够假定车辆在短时候内依然根据当前的朝向和速率行进；要对场景有更高语义层面的明白；要能够关注到差别对象的属性差别和视觉线索，比方车辆大几率是会在车道上行驶上，行人会走斑马线，车辆的朝向能够大几率回响反映它的企图，假如行人做出泊车的手势，大几率是要过马路；要能够处置惩罚待展望物体与别的物体的行动交互。

以下图所示，路边有一辆静止的车辆，骑自行车的人在接近静止车辆时，会侵入无人车车道。Perception模块须要正确明白这些场景，并生成合理的展望曲线。

怎样能够正确的展望社会车辆的行动依然是一个存在巨大应战的开放性问题。

2.3 Planning

Planning是Decision Making Machine，它基于Perception和Prediction的输出，设计车辆的行动，并输出Control模块，掌握车辆的加减速、刹车等行动。

Planning主要斟酌的是平安(safe)，其次要斟酌驾乘的舒适性(comfortable)，再次要能够与别的交通参与者正确交互，末了要保证搭客送达目的地。怎样能够满足这些前提完成优越的Planning结果依然是一个开放性的问题。

3. 大规模机械进修手艺(Machine Learning At Scale)

Machine Learning是处置惩罚自动驾驶长尾问题的一种有用东西。应用Machine Learning手艺能够完成从数据收集、标注、练习、车端布置的闭环轮回流程，从而完成Case的不停积聚，模子的不停完善。

3.1 Automated Machine Learning手艺

Waymo运用了Automated Machine Learning手艺生成和优化针对无人车的数据模子，极大提升了模子练习的效力。

3.2 机械进修手艺的范围(Limits Of Machine Learning)

机械进修模子不能处置惩罚一切的问题，但我们须要的是一个平安的自动驾驶体系，所以必需有别的步伐来补充ML的不足。

起首能够借助于冗余互补的传感器辅佐处置惩罚这个问题。车辆同时装备了视觉、Lidar、Radar体系，各个体系互相自力，互相补充，以最大限制保证无人车不会缺失任何信息。

其次，我们能够采纳ML和Non-ML夹杂体系，应用专家体系来填补ML的不足。

4、大规模的测试手艺(Large Scale Testing)

起首Waymo有巨大的自动驾驶车队，能够支持大规模的测试。

有些场景在现实途径上涌现的几率很低，为了测试考证这些低频问题，须要本身构建场景，举行结构化测试。

仿真是一种主要的考证测试手腕，能够轻量级平安的组织林林总总的测试场景。

自动驾驶仿真必需能够实在模仿车辆和行人的行动。这仅仅依托简朴的划定规矩模子是不够的，我们须要越发庞杂的模子，Waymo运用一种Mid-2-Mid的Drive Agent机械进修模子，它吸收定位、感知等信息，输出越发拟人化的活动设计。

Waymo提出的ChauffeurNet将Map、交通划定规矩、途径环境等信息转化为图象信息，从而能够最大限制的应用比较成熟的机械进修模子，终究输出Agent的Trajectory。

ChauffeurNet能够处置惩罚大部分简朴场景下的Prediction和Planning问题。

固然ChauffeurNet也有其范围性，比方以下庞杂场景现在还不能很好的处置惩罚。

5、机械进修难以掩盖的长尾问题应战

对自动驾驶测试来说，最大的应战在于很难收集到一切Corner Case。以下图所示，是人类驾驶行动散布，要经由异常长时候的积聚才取得一些Corner的驾驶行动Case。

在自动驾驶收集的神经收集模子中，可能有上万万的参数，假如Corner Case的样本数目太少，就难以保证收集模子能够学会这些Corner场景。

在神经收集模子掩盖长尾Case前，怎样来处置惩罚长尾Case呢？专家体系是一个挑选。专家体系融入专业的学问，经由过程小批量的样本就能够取得结果比较好的参数。

比方我们设计取得完成一个轨迹优化机械进修模子，在基于活动掌握理论和一系列的束缚设计好专家模子以后，经由过程收集汗青车辆轨迹，我们就能够调解参数最小化Cost的要领，使得专家体系的轨迹输出尽量的迫近人类驾驶轨迹。

轨迹优化专家体系的另一种模子是Inverse Reinforcement Learning手艺，经由过程汗青驾驶轨迹练习模子参数，使得它的输出尽量的迫近预期结果。

以下图所示，赤色的主车，蓝色的是社会车辆。左图的社会车辆越发保守，右边的社会车辆越发激进。用保守的轨迹练习出的模子表现就趋于保守，用激进的轨迹练习出的模子表现就趋于激进。

6、Smart Agent关于自动驾驶规模化不可或缺

不管是专家体系，照样神经收集，它们都在勤奋模仿人的驾驶行动，使Agent变得智慧起来，智慧的Agent能够辅佐自动驾驶手艺疾速规模化。

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